Бавовна як важлива товарна культура та сировина для бавовняно-текстильної промисловості. Зі збільшенням густонаселених районів проблема конкуренції за землю під бавовну, зернові та олійні культури стає все більш серйозною. Використання міжкультурного посіву бавовни та зернових культур може ефективно зменшити суперечність між вирощуванням бавовни та зернових культур, що може підвищити продуктивність культури та захистити екологічне різноманіття тощо. Тому дуже важливо швидко та точно контролювати ріст бавовни в режимі міжкультурного посіву.
Мультиспектральні та видимі зображення бавовни на трьох стадіях родючості були отримані за допомогою мультиспектральних та RGB-датчиків, встановлених на БПЛА, їх спектральні та графічні характеристики були вилучені, і, поєднавши їх з висотою рослин бавовни на землі, SPAD бавовни був оцінений за допомогою інтегрованого навчання регресії голосування (VRE) та порівняний з трьома моделями, а саме: регресією випадкового лісу (RFR), регресією градієнтного посилення дерев (GBR) та регресією опорних векторів (SVR). Ми оцінили точність оцінки різних моделей оцінки відносного вмісту хлорофілу в бавовні та проаналізували вплив різних співвідношень міжкультурного посіву бавовни та сої на ріст бавовни, щоб забезпечити основу для вибору співвідношення міжкультурного посіву бавовни та сої та високоточної оцінки SPAD бавовни.
Порівняно з моделями RFR, GBR та SVR, модель VRE показала найкращі результати оцінки SPAD бавовнику. На основі моделі оцінки VRE, модель з багатоспектральними ознаками зображення, ознаками видимого зображення та об'єднанням висоти рослин як вхідними даними мала найвищу точність з тестовим набором R2, RMSE та RPD 0,916, 1,481 та 3,53 відповідно.
Було показано, що об'єднання даних з кількох джерел у поєднанні з алгоритмом інтеграції регресійного аналізу голосування забезпечує новий та ефективний метод оцінки SPAD (ймовірності розвитку асоціації з бавовняними ділянками).
Час публікації: 03 грудня 2024 р.